Uma comparação entre ANOVA e modelos lineares mistos para análise de dados de tempo de resposta
| Autor: | Marcus Alexandre Nunes, Mahayana Cristina Godoy |
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| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2020 |
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| Zdroj: | Revista da ABRALIN; V. 19, N. 1 (2020); 1-23 Revista da ABRALIN Universidade Federal do Paraná (UFPR) instacron:UFPR |
| ISSN: | 0102-7158 |
| DOI: | 10.25189/rabralin.v19i1 |
| Popis: | In this paper, we argue that linear mixed models (LMMs) are more appropriate than Analysis of Variance (ANOVA) for the treatment of reaction time data. We analyze simulated data to show that LMMs decrease the chance of Type I errors by allowing the inclusion of more than one random effect (usually participants and items) within a single model. We also provide an introduction to the implementation and the data analysis of LMMs in R and suggest additional materials for researchers who want to start using these models. Our main goal is to encourage the use of LMMs amongst Brazilian psycholinguists. Neste artigo, argumentamos que modelos lineares mistos (MLMs) são mais adequados que Análise de Variância (ANOVA) para lidar com dados de tempo de reação. Com a análise de um conjunto de dados simulados, mostramos que MLMs têm menor chance de incorrer em erros do Tipo I por permitir a inclusão de mais de um efeito aleatório (geralmente participantes e itens) em um único modelo. Também apresentamos uma introdução à implementação e análise de dados por meio de MLMs usando R e sugerimos materiais adicionais para os pesquisadores que desejarem fazer esse tipo de análise. Nosso principal objetivo é fomentar o uso de MLMs na comunidade psicolinguística brasileira. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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